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本教程將介紹如何使用SAS進行單因素方差分析。

我們使用的數(shù)據(jù)可以在這里下載。

我們想研究不同療法對焦慮癥的有效性。我們收集了以下類別的75個主題的樣本：

• 無處理（?1個n1?= 27）。

• 生物反饋（?2n2?= 24）。

• 認知行為治療（n3n3?= 24）。

因變量是焦慮水平。零假設(shè)是所有三個均值均相等。

• H0H0：μ1=μ2=μ3μ1=μ2=μ3

• HAHA：至少有兩個μiμi的是不同

如果甚至兩種方法均存在顯著差異，我們將拒絕原假設(shè)。

SAS中的單因素ANOVA

我們可以使用條形圖將數(shù)據(jù)可視化，以檢查組之間方差的正態(tài)性和均等性。當我們運行ANOVA時，SAS會自動打印。

我們可以進行方差分析并查看以下結(jié)果：

1. proc anova data=anova;

2. class treatment;

3. model anxiety = treatment;

4. means treatment / tukey;

5. run;

該class聲明告訴SAS處理是一個類別變量。該means語句將提供所有成對比較，并使用Tukey方法調(diào)整p值。

這將為我們提供下圖：

常態(tài)看起來不錯。方差齊次性假設(shè)似乎令人懷疑（可以測試）。我們還將獲得以下輸出：

前兩個表給出了類別級別變量（處理）及其可能的級別（1、2或3），以及所使用的觀察次數(shù)（n=75n=75）。

FFFFdf1df1df2df2dfdfp<.001p<.001μiμi

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